01 / GENEL BAKIŞ
Arka plan ve motivasyon
IP karakter sistemi büyümeye devam ettikçe her içerik parçası karakteri markanın görsel taşıyıcısı olarak kullanmak zorunda. Uygulamada ise kıyafet varlıkları uzun süre proje dosyalarına dağılmış durumdaydı; yeniden kullanmak, hatta bulmak bile etrafa sormaya bağlıydı ve yönetilecek tek bir yer yoktu. Ekibin IP karakteri için bir giydirme sistemi kurmaya girişmesinin nedeni bu sancı: dağınık kıyafetleri tek yerde toplamak ve sonraki üretimlere onlara kolayca başvurup yeniden kullanmanın yolunu vermek.
Aynı zamanda hızla gelişen üretken yapay zekâ, fikirleri doğrulamak için yeni bir yol açtı. Proje, Tripo’nun ürettiği 3D kıyafet modellerini temel alıyor, yapay zekâ üretimi kıyafetlerin bir karakterin hareketini nasıl doğru takip edebileceğini araştırıyor ve yapay zekânın geleneksel rig ve uydurma hattını önemli ölçüde sadeleştirip sadeleştiremeyeceğini sınıyor. Oyuncuların hazır kıyafetler arasından seçim yaptığı geleneksel giydirme oyunlarının aksine, üretken yapay zekâ kullanıcıların kıyafeti kendilerinin tasarlayıp anında giymesine izin veriyor — projenin temel araştırma hattı.
02 / GENEL BAKIŞ
Kıyafet modellerini üretmek ve optimize etmek
Mesh standartları ve poligon sayısı kontrolü. Bir oyunda gerçekten yayımlanabilecek bir kıyafet varlığı üç temel standardı karşılamalı: serseri ya da bozuk yüz içermeyen temiz, düzgün bir topoloji; yeterli ayrıntı ve kaliteye sahip dokular; oyunun stiliyle uyumlu bir genel görünüm.
Projenin başında Tripo’nun kıyafet modelleri genellikle gerçek zamanlı bir oyun sahnesine doğrudan konacak kadar yoğundu; kaba desimasyon ise ayrıntıyı kaybettirip yüzeyleri pürüzlü bırakıyordu. P1 güncellemesiyle üretilen modeller daha düşük poligon sayısında temel kıyafet formunu koruyabildi; bu, temel giydirme için yeterliydi. P2 ise düşük poligonlu ayrıntıyı ve kenar akışı kalitesini daha da yükseltti ve çıktıyı oyun varlıklarının teknik olarak gerektirdiğine yaklaştırdı.
Cel-shading stilizasyonu. P2’nin topolojideki büyük sıçramasına rağmen web tarafındaki 3D render’ın malzeme kalitesinde hâlâ sınırları var. Bu yüzden proje cel-shading (2D gibi görünen 3D) bir görünüm benimsedi: doku düzeyindeki kusurları gizliyor ve elle mesh düzeltmelerini azaltıyor, kıyafetlerle arayüzün görsel stilini birleştirip ürünün genel bitmişliğini yükseltiyor. Yakın tarihli stilize doku testleri, malzemeler ve ışık katmanlarında hâlâ rafine edilecek alan olduğunu gösteriyor.
03 / GENEL BAKIŞ
Kıyafetleri karaktere uydurmak
Sistem, beş eksiksiz kıyafete sahip chibi tarzı bir IP karakteri etrafında kurulu ve tek parçalar serbestçe karıştırılabiliyor. Kıyafetleri karaktere uydurmak temel teknik zorluk ve üç katmana yayılıyor: ağırlık ataması, hareket takibi ve iç içe geçmenin önlenmesi.
Ağırlık kalıtımı ve yırtılma. Kıyafetler, kemik ağırlıkları doğru atanmışsa karakterle birlikte doğru deforme olur. Dar kıyafetler vücudun mevcut ağırlık haritasını olduğu gibi yeniden kullanıp vücutla senkron hareket edebilir. Ancak etekler, tavşan kulakları ve vücuda yapışmayan diğer parçalarda vücut ağırlıklarını doğrudan devralmak, zıt hareketin — en çok da bacakların — kıyafet mesh’ini anlamsız biçimde yırtıp bozmasına yol açar.
Yaylı kemik çözümü. Bunun için önce kumaş simülasyonunu denedik, ancak performans maliyeti kemik güdümlü hareketle aynı ligde değil ve karmaşık modellerde elle boyanmış sabitleme bölgeleri gerekiyor — üretimi yavaş ve tarayıcıda gerçek zamanlı render’a uygun değil.
Sonunda proje kıyafetlere üç temel öğeden kurulu yaylı kemikler verdi. Birincisi, bağımsız bir kemik zinciri: kıyafetin formu boyunca (etek için belden etek ucuna) bir kemik zinciri dizin, her kemik öncekinin çocuğu olsun, ve kıyafet mesh’inin ağırlıklarını bu zincire boyayın. Bu, yırtılmayı kökünden çözer — kıyafet kendi hareket kanalını kazanır ve artık bacak kemikleri tarafından parçalanmaz.
İkincisi, yay-sönümleyici dinamiği: zincir önceden animasyonlanmamıştır; her karede karakterin hareketinden çözülür. Gerçek bir yay gibi davranır — karakter hareket ederken kemikler ataletle geride kalır, yay onları dinlenme konumuna geri çeker, sönümleme parametresi ise salınımın ne kadar hızlı söneceğini kontrol eder ve doğal bir salınım üretir.
Üçüncüsü, çarpıştırıcılar: iç içe geçmeye karşı vazgeçilmez. Yaylı kemikler tek başına eteğe kendi hareket kanalını verir ama vücuttan kaçınmasını sağlayamaz. Uzun adımlar için uylukları kapsül çarpıştırıcılarla sarın ki etek kemikleri engeli algılayıp doğal biçimde itilsin ve iç içe geçme önlensin.
Bu üç teknik birlikte, kıyafetli karakterleri canlandırmak için genel bir referans çerçevesi oluşturur. Nitekim birçok sanal karakter aracı üçünü de standart özellik olarak sunuyor.
04 / GENEL BAKIŞ
Yapay zekânın rig ve animasyonu hızlandırdığı yerler
Geleneksel olarak yapay zekâ bir kıyafet ürettikten sonra rig ve uydurma büyük ölçüde elle yapılır: kemikleri elle bağla, sonra doğru görünene kadar parametreleri tekrar tekrar ayarla. Bu projede ise etekleri, tavşan kulaklarını ve diğer aksesuarları yapay zekâ otomatik olarak rigledi. İstem hedef davranışı belirtiyor — etek ve aksesuarlar yaylı kemiklere bağlı, hareket halinde etekle uyluklar arasında iç içe geçme yok, tavşan kulakları başı doğal bir salınımla takip ediyor — ve yapay zekâ buna göre makul bir kemik yapısı bağlayıp parametreleri ayarlıyor.
Bu, elle yapılan işi çok küçük bir paya indiriyor. İdealde kıyafet modelini ve ihtiyacınızın tarifini yapay zekâya verirsiniz ve doğru hareket eden bir karakter kıyafet varlığı alırsınız — bu projedeki giydirme web sayfası tam olarak böyle kuruldu. Aynı yaklaşım animasyon yazılımlarına ve oyun motorlarına da taşınabilir.
Animasyon tarafında yapay zekâ ile rig ve animasyonun temelleri olgunlaşıyor. Ekibin deneyimine göre yapay zekâya bir referans videoyu riglenmiş bir modelle birlikte vermek, hareketi yeni modele aktarması için yeterli. Animatörler için bu, çok daha az tekrarlı iş ve yaratıcı çalışmaya daha çok zaman demek.
05 / GENEL BAKIŞ
Ön hazırlık ve iş akışı özeti
Yapay zekâ rig ve uydurmayı önemli ölçüde hızlandırıyor, ancak yeni üretilmiş bir modelin karaktere doğrudan oturması için önce birkaç hazırlık adımının tamamlanması gerekiyor:
- Model kalibrasyonu: modeli aldıktan sonra oranlarını temel modele göre doğrulayın, yönelimi ve orijini makul değerlere ayarlayın.
- Kıyafet türü: kategoriyi doğru belirleyin — dar ve bol kıyafetler farklı ağırlık stratejileri gerektirir.
- Rig: bol kıyafetlere yaylı kemikler verin, kemik yapısını kıyafetin formuna göre kurun ve makul yay ile sönümleme parametreleri belirleyin.
Genel olarak yapay zekâ tekrarlı uygulamanın yerini alıyor; yargı ve karar hâlâ insanlarda. Üreticiler için yapay zekânın temel değeri işi onların yerine yapmak değil, fikirden görünür sonuca giden mesafeyi köklü biçimde kısaltmak — bir fikir ancak hızla gösterilebildiğinde yargılanabilir, sonra da yinelenip iyileştirilebilir.
06 / GENEL BAKIŞ
Sonuç
Bu giydirme mini oyunu yapay zekâ üretimini, rig ve uydurmayı, arayüz etkileşimini ve gerçek zamanlı görüntülemeyi eksiksiz bir teknik döngüde birbirine bağlıyor ve yapay zekânın 3D kıyafet üretimi ile karaktere uydurmadaki potansiyelini doğruluyor. Üretilen modellerin kalite ayarından yaylı kemiklerin hareket çözümüne ve yapay zekâ ile otomatik rigin verimlilik kazanımlarına kadar her adım, yapay zekâ ile insan yargısının birlikte nasıl çalışabileceğini gösteriyor.
Üretim kalitesi yükselmeye ve iş akışı olgunlaşmaya devam ettikçe kıyafet varlığı üretimi çok daha fazla özgürleşecek ve üreticiler fikirlere ve tasarıma odaklanabilecek. Bu teknik yolun çok daha geniş bir animasyon ve oyun üretimi yelpazesinde uygulanmasını ve içerik üretimine yeni olanaklar açmasını umuyoruz.